六、输出结果 fBest; % 迭代之后的最优个体figureplot(trace)xlabel('迭代次数')ylabel('目标函数值')title('遗传算法适应度迭代')
m代码实现 %% 目标函数 function fx = f(x1) fx = (x1-2)^2 + exp(x1-2); % 遗传算法求 f(x1)的最小值,x1=[1,3] % 0-1编码,位数mi满足 2^(mi-1) <(up_i-low_i)*10^q< 2^mi m1 = 11; % 精度为0.001 1<x1<3 n = 10; % 种群大小 % 初始化种群 P = []; for i = 1...
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算,其公式采用本文示例仿真,可根据不同优化问题予以修改。 %遗传算法子程序 %Name: calobjvalue.m %实现目标函数的计算,将 二值域 中的数转化为 变量域的数 function [objvalue]=calobjvalue(pop) temp1=decodechrom(pop,1,10); %将pop每行转化成十进制数 x=...
这里我们以求函数z = sinx + cosy的最大值为例,用遗传算法求得最优解。该函数的图像如下图所示,可见该函数的最大值在1.5~2.0之间。 下面是用遗传算法求解的python代码: 第一步:导入python相关库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d im...
6_双向搜索 1:08:50 11_ROS中实现A星与JPS三维路径规划_C++ 17:35 12_自定义全局规划器(上)_算法部署 16:25 13_自定义全局规划器(下)_代码说明 06:58 14_遗传算法(上)_理论 49:06 15_遗传算法(下)_matlab代码实现 30:37 16_蚁群算法(上)_理论概述 55:26 17_蚁群算法(下)_matlab代码实现 23:...
遗传算法的思路是:给定初始种群,通过复制、变异、交叉更新种群,寻找最优解。 染色体与基因 我们称一个可行解为一个染色体,单个染色体中的元素称为基因。 比如对于可行解X=,,,[1,2,3,4]中的,,,1,2,3,4就是基因。 适应度函数、复制 对于一个种群(即可行解序列(可以重复))我们要筛选出优秀的染色体,即“优...
利用Java 代码对遗传算法进行编程实现 调用遗传算法工具箱,谢菲尔德遗传工具箱的使用先下载谢菲尔德遗传工具箱包(关注私聊可获取)2021Matlab安装方法先下载谢菲尔德遗传工具箱包,把里面文件夹gatbx复制到matlab安装包toolbox文件夹下,粘贴ok找到主页点击设置路径,找
1、遗传算法理论的由来 我们先从查尔斯·达尔文的一句名言开始: 能够生存下来的往往不是最强大的物种,也不是最聪明的物种,而是最能适应环境的物种。 你也许在想:这句话和遗传算法有什么关系?其实遗传算法的整个概念就基于这句话。 让我们用一个基本例子来解释 : ...
3. Re:日常记录(15)常用算法 @大浪淘沙、 哦... --SpiritUpgrades 4. Re:日常记录(15)常用算法 @SpiritUpgrades Verilog的实现的除法器吧,硬件电路设计除法器的一个思路。整数除法,获得商和余数。... --大浪淘沙、 5. Re:日常记录(15)常用算法 计算什么的 看起来二进制数字 --SpiritUpgrades免费...
#测试遗传算法 print("Result: ", genetic_algorithm(pop_size=100, chrom_len=10, pcross=0.9, pmutate=0.1, generations=100)) 上述代码实现了遗传算法,以优化余弦函数和正弦函数的和在某个区间内的最大值。参数pop_size表示种群大小,chrom_len表示染色体的长度,pcross和pmutate分别表示交叉和变异操作的概率,...